[週末看書] 《網站排名的秘密》：網路時代，你不可不知的SEO！|數位時代 BusinessNext

隨著智慧型手機的興起，網路已成了許多人每天不可或缺的一部分，人們花費大量的時間在網路上瀏覽各類資訊、購買商品。因此對許多人而言，如何透過網路讓自己的商品或訊息能有效且成功地被目標使用者看到就成為一件很重要的事情。

而要如何讓使用者看到資訊呢？除了最基本的購買廣告之外，SEO（Search Engine Optimization，搜尋引擎優化）也是一個極重要的工具。尤其當臉書不停更動它塗鴉牆的演算法，並且聲明將可能調降粉絲團的自然觸及率的狀況下，做好SEO，便成了在眾聲喧嘩的網路時代中，一件相當重要的事情。

但是SEO究竟哪裡重要呢？或許我們可以從臺灣即將畫下尾聲的九合一選戰的一則新聞開始說起：今年八月，有位候選人的官網上線之後，使用者一開始卻沒有辦法透過在搜尋引擎上透過關鍵字立刻找到官網，即便是Google候選人的姓名，也只找得到相關新聞和維基百科的條目。在這個情況下，就會造成選民透過搜尋引擎，進到候選人官網深入瞭解候選人的動態或政見的難度，甚至影響選民的投票意願。而從這一則新聞，也就不難看出，在網路時代，做好SEO的重要性。

而由嚴家成及盧盟晃兩位具豐富SEO經驗的專家所撰寫的《網站排名的秘密：最多人想知道的SEO關鍵問答》可說是一本深入淺出，不僅為讀者建立扎實基礎，點出做好SEO的關鍵元素，也破解了許多網路上與SEO相關的不實流言，傳授讀者們以正確及正當的方式，讓自己的網站透過SEO，能做到更有效的行銷。

內容為王，架構為后

雖然SEO（Search Engine Optimization）是搜尋引擎優化的縮寫，但是做好SEO的關鍵，並不是一味地討好搜尋引擎的演算法，不僅因為各家搜尋引擎的演算法不同，並且時常會調動他們的演算法公式（最近搜尋引擎龍頭Google就宣布放棄更新PageRank），更因為這種行為，就像是病急亂投醫一樣，在短時間可能會收到很好的效果，但是長期來講，因為沒有建立好完善的網頁基礎，並且提供給使用者他們真正希望得到的資訊，反而可能會讓自己的網站留給使用者不好的印象，倒不如老老實實地從根本改善起，才能真正嘗到SEO後的甜美果實。

而也是看到部分使用者的這種投機行為，兩位作者在書中就不斷地強調「內容為王，架構為后」的概念，提醒讀者，充實網站的內容，才是最核心、精髓的部分。而書中所談論到的SEO的技術，是為了讓網站的內容，能夠透過搜尋引擎，讓目標讀者群搜尋到。要為自己的網站做SEO前，就必須先認清網站的問題，並且針對問題，調整網站的架構。這才是SEO的正確操作法。

不是工程師，也能看得懂SEO！

而SEO也不是只有網站工程師才需要關注。畢竟我們生活在一個網路盛行的年代，很多事物都與網路與搜尋引擎脫不了關係，瞭解SEO，其實也能夠幫助自己瞭解搜尋引擎的背後邏輯，並且在腦中內建這樣的思考邏輯，當在工作環境中，接手到相關的事務時，便能更得心應手！

《網站排名的秘密：最多人想知道的SEO關鍵問答》一書，循序漸進地從SEO的基本觀念談起，然後再慢慢地談到要怎麼實際地透過修改網站的架構、內容的寫作模式、增加標籤等方式，讓網站能順利地經由搜尋引擎接觸到目標讀者。在書中，作者們也提供了幾個實用的SEO工具，搭配上豐富的圖解，就算是不懂怎麼寫程式的讀者，也能透過本書，一步一步瞭解SEO究竟是怎麼一回事！

《網站排名的秘密》

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AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。